Weiterbildung vom Arbeitsamt bezahlt – wer erhält eine Förderung mit einem Bildungsgutschein?
Ein Bildungsgutschein kann eine berufliche Weiterbildung oder Umschulung vollständig finanzieren. Eine Weiterbildung vom Arbeitsamt hat Voraussetzungen. Hier eine Übersicht, wer gefördert werden kann:
1. Arbeitslose Personen
- Menschen, die aktuell arbeitslos sind und ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern möchten.
2. Personen mit drohender Arbeitslosigkeit
- Wer in einem Beruf arbeitet, in dem die Kündigung droht oder keine langfristige Perspektive mehr besteht.
3. Berufliche Neuorientierung
- Personen, die sich in ihrem aktuellen Job keine Zukunft vorstellen können und in eine andere Branche wechseln möchten.
4. Arbeitnehmer mit Qualifizierungsbedarf
- Beschäftigte, die durch eine Weiterbildung ihren Arbeitsplatz sichern oder ihre berufliche Situation verbessern können.
- Voraussetzung: Es muss eine konkrete Gefahr bestehen, dass der Job ohne die Qualifizierung gefährdet ist.
5. Voraussetzungen für die Förderung
- Die Weiterbildung oder Umschulung muss zertifiziert sein und von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter anerkannt werden. Das ist bei dieser Weiterbildung der Fall (AZAV-zertifiziert).
- Die Maßnahme muss nachweislich die Chancen auf dem Arbeitsmarkt erhöhen.
Mehr Infos zum Bildungsgutschein kompakt zusammengefasst
Wer erhält eine Förderung nach dem Qualifizierungschancengesetz (QCG)?
Das Qualifizierungschancengesetz (QCG) wurde geschaffen, um Beschäftigte dabei zu unterstützen, sich beruflich weiterzubilden und fit für die Anforderungen des Arbeitsmarktes der Zukunft zu machen. Hier ist eine Übersicht, wer über einen Bildungsgutschein für Unternehmen gefördert werden kann:
1. Beschäftigte mit Weiterbildungsbedarf
- Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer, die eine Qualifizierung benötigen, um mit den Veränderungen in ihrer Branche Schritt zu halten (z. B. durch Digitalisierung oder Automatisierung).
2. Menschen in Berufen mit Tätigkeitswandel
- Personen, deren Berufsfeld sich stark wandelt, sodass sie durch neue Technologien, Prozesse oder Anforderungen vor Herausforderungen stehen.
3. Beschäftigte ohne Berufsabschluss
- Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer, die keinen formalen Berufsabschluss haben oder deren Ausbildung mehr als vier Jahre zurückliegt und die nicht mehr im erlernten Beruf tätig sind.
4. Beschäftigte in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU)
- Besonders in Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitern kann die Förderung großzügiger ausfallen, da kleine Betriebe oft geringere Ressourcen für Weiterbildung haben.
5. Langjährig Beschäftigte
- Personen, die lange im selben Job tätig waren, haben die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten aufzufrischen oder zu erweitern, um zukunftssicher zu bleiben.
Was sind die Voraussetzungen?
- Weiterbildung ist erforderlich: Die Maßnahme muss als Qualifizierung für Beschäftigte bzw. neue Kompetenzen vermitteln, die über rein arbeitsplatzbezogene Anforderungen hinausgehen.
- Anerkannte Weiterbildung: Die Weiterbildung muss bei einem zertifizierten Anbieter stattfinden. Das ist bei dieser Weiterbildung der Fall (AZAV-zertifiziert).
- Zustimmung des Arbeitgebers: Da Beschäftigte gefördert werden, erfolgt die Weiterbildung oft in Abstimmung mit dem Unternehmen, welches einen Antrag bei der Arbeitsagentur stellen muss.
Welche Kosten werden erstattet und wer beantragt?
Die Mitarbeiterqualifizierung im Unternehmen umfasst hierbei nicht nur die anteilige oder vollständige Erstattung der Fortbildungskosten, sondern auch die anteilige oder vollständige Übernahme der Lohnkosten für den Zeitraum der Weiterbildung! Eine geförderte Weiterbildung für Mitarbeiter lohnt sich also für Arbeitgeber doppelt.
Die Beantragung erfolgt entweder über den Arbeitnehmenden (dazu auf den Personalverantwortlichen oder Vorgesetzten zugehen! oder den Arbeitgebenden selbst. Lesen Sie mehr Infos zum QCG
Weitere Förderungen
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen.
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Du startest mit einer fundierten Einführung in das Machine Learning. Du erfährst, warum dieses Feld so zukunftsweisend ist, und lernst anhand praxisnaher Beispiele, wie Du Daten analysierst, Modelle entwickelst und sinnvolle Vorhersagen triffst. Unterschiedliche Lernverfahren – wie überwachtes, unüberwachtes, teilüberwachtes und bestärkendes Lernen – werden Dir Schritt für Schritt nähergebracht. Du arbeitest mit realen Datensätzen und lernst, wie Du diese richtig aufbereitest, analysierst und interpretierst.
Im nächsten Schritt vertiefst Du Dein Wissen im Bereich des überwachten Lernens. Du setzt Dich mit Klassifikation, Regression, Overfitting, Underfitting und wichtigen Algorithmen auseinander – etwa mit Entscheidungsbäumen, Random Forests, Support Vector Machines, neuronalen Netzen oder Gradient Boosting. Auch das unüberwachte Lernen kommt nicht zu kurz: Du lernst, wie Du mit Clustering-Verfahren wie k-Means oder DBSCAN Muster in Daten findest, auch ohne vorgegebene Zielwerte.
Ein besonderes Highlight ist der Deep-Learning-Teil: Du arbeitest mit modernen neuronalen Netzwerken, lernst Convolutional Neural Networks (CNN) für Bildverarbeitung und rekurrente Netze (RNN, LSTM, GRU) für Zeitreihen- und Textanalyse kennen. Dabei beschäftigst Du Dich auch mit Transfer Learning, Deep Reinforcement Learning, generativen Verfahren wie GANs und modernen Sprachmodellen wie BERT oder GPT. Themen wie Explainable AI, Textklassifikation, Sentimentanalyse oder maschinelle Übersetzung gehören ebenfalls dazu.
Auch das Thema Modellbewertung und -optimierung spielt eine wichtige Rolle: Du lernst, wie Du Modelle testest, die richtigen Hyperparameter auswählst und die Qualität Deiner Ergebnisse mit geeigneten Metriken sicherstellst.
Parallel dazu wirst Du in die Welt des agilen Projektmanagements mit Scrum eingeführt. Du erfährst, wie agiles Arbeiten funktioniert, wie Du Projekte flexibel steuerst und wie Du mit Scrum-Elementen wie Sprints, Retrospektiven und Product Backlogs umgehst. Du lernst die verschiedenen Scrum-Rollen kennen – Scrum Master, Product Owner, Developer – und verstehst, wie selbstorganisierte Teams effizient zusammenarbeiten. Dabei bereitest Du Dich gezielt auf die offizielle Zertifizierung zum Professional Scrum Master I (PSM I) vor.
Die KI Projektmanager Weiterbildung ist mit einem Bildungsgutschein kostenlos bzw. mit dem Qualifizierungsgeld anteilig bis kostenfrei förderbar.
Im Rahmen der Weiterbildung werden fundierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens vermittelt. Zu Beginn steht eine Einführung in die Grundlagen des Machine Learning im Fokus. Dabei wird aufgezeigt, warum Machine Learning relevant ist, und welche praktischen Anwendungsfelder es gibt. Die Teilnehmenden lernen unterschiedliche Lernarten kennen – darunter überwachtes, unüberwachtes, teilüberwachtes und bestärkendes (Reinforcement) Lernen. Zudem wird der Umgang mit verschiedenen Datenbeständen eingeübt: von der Sichtung und dem Kennenlernen der Daten über die Aufteilung in Trainings-, Validierungs- und Testdaten bis hin zur Erstellung erster Vorhersagemodelle.
Im Modul zum überwachten Lernen werden zentrale Konzepte wie Klassifikation und Regression behandelt. Die Lernenden setzen sich mit Herausforderungen wie Overfitting, Underfitting und der Auswahl geeigneter Datensatzgrößen auseinander. Zudem werden verschiedene Algorithmen eingeführt – darunter lineare Modelle, Bayes-Klassifikatoren, Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting, k-nächste-Nachbarn, Support Vector Machines, Conditional Random Fields sowie neuronale Netze. Auch probabilistische Konzepte fließen in diesen Teil ein.
Das unüberwachte Lernen bildet einen weiteren Schwerpunkt. Hier lernen die Teilnehmenden verschiedene Verfahren zur Analyse unstrukturierter Daten kennen. Dazu gehören Methoden zur Datenvorverarbeitung und Skalierung, Dimensionsreduktion (z. B. PCA, NMF, t-SNE), Feature Engineering sowie Clustering-Methoden wie k-Means, agglomeratives Clustering, hierarchische Verfahren und DBSCAN.
Im Abschnitt zur Modellbewertung werden Verfahren zur Auswahl und Evaluierung von Modellen behandelt. Dazu zählen die Abstimmung von Hyperparametern, Kreuzvalidierung, Gittersuche sowie die Anwendung geeigneter Evaluationsmetriken, insbesondere für Klassifikationsaufgaben.
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte wird eine projektbasierte Arbeit durchgeführt, in der ein eigenes Machine-Learning-Projekt umgesetzt und präsentiert wird.
Ein weiterer wichtiger Baustein ist Deep Learning, das als spezialisierte Form des Machine Learning eingeführt wird. Zunächst werden die Grundlagen neuronaler Netze vermittelt – inklusive der Funktionsweise von Perzeptrons, Backpropagation, Optimierungsverfahren wie SGD oder Adam, sowie der Einfluss von Lernraten und Regularisierung. Die Anwendung von Deep-Learning-Bibliotheken wird ebenso thematisiert.
Im Bereich der Convolutional Neural Networks (CNN) stehen insbesondere die Bildklassifizierung, architekturelle Elemente wie Convolutional- und Pooling-Schichten sowie moderne Netzstrukturen im Fokus. Auch Techniken wie Transfer Learning, Explainable AI und Image-Data-Augmentation werden behandelt.
Einblicke in fortgeschrittene Deep-Learning-Methoden wie Regionale CNNs (zur Objektlokalisierung), Generative Adversarial Networks (für kreative Bildsynthese), rekurrente Netze (für Sequenzverarbeitung), sowie Sprachmodelle (z. B. BERT und GPT) erweitern das Spektrum. Besonderes Augenmerk gilt dabei Anwendungen wie Sentimentanalyse, Übersetzung und Textgenerierung mit Transformers.
Weitere Themen sind Deep Reinforcement Learning, Bayes’sche neuronale Netze zur Modellierung von Unsicherheiten sowie Methoden zur Analyse unbalancierter Datenbestände.
Ein ergänzender Bestandteil der Weiterbildung ist agiles Projektmanagement mit Scrum. Die Teilnehmenden erarbeiten ein agiles Mindset, lernen das Scrum-Rahmenwerk kennen und setzen sich mit den Rollen, Meetings und Artefakten in Scrum auseinander. Voraussetzungen und Rahmenbedingungen für erfolgreiche agile Projekte – auch außerhalb der IT – werden betrachtet. Aspekte der Projektsteuerung, der Teamdynamik und der Kommunikation in agilen Teams ergänzen den praktischen Teil.
Den Abschluss bildet eine praxisnahe Projektarbeit mit Vorbereitung auf die Zertifizierung als Professional Scrum Master (PSM I).
